Tableauリアルイベント「データの力で地域活性化 ～ Data Literacy for ALL in Hamamatsu ～」レポ
まさかTableauのイベントが地元で行われるとはー！と、嬉しいなあと思いながら会場に参加しました。
備忘録ついでに様子をまとめます！
ちなみに私のTableau経験は半年くらいです。
第一部（登壇発表）
株式会社セールスフォース・ジャパン 佐々木さんからのお話
Tableauのミッションは、「誰もがデータを活用できるようにしていきたい」そのために、実際にデータ活用人材をどのくらいの人数を育成するか目標値を決めており、地域とコラボしてデータ活用人材育成の支援を行っているとのことでした。
そのコラボ地に浜松を選んで頂いてありがたやですね…（今回で7都市目とのことです）
また、先日のSalesforce World Tour Tokyoでも発表された生成AIのデモも行われました。
自然言語で質問を投げかけると、最適なグラフと解析文を出してくれて、さらに深堀までしてくれるというものです。
この仕組みにより、グラフに対する最初の苦手意識のハードルを下げるのを期待しているとおっしゃっていました。
ツアーの現地レポでも書かせて頂きましたが、Tableauと生成AIは相性が良いなーと思います！
グラフを作れるが数字の専門知識がない自分にとってはありがたい機能だなと感じます。
浜松市 デジタル・スマートシティ推進部 水谷さんからのお話
市民の生活の質の向上や最適化を図る目的で、浜松市にはデジタル活用によるまちづくり推進条例が昨年の7月から施行されていたそうです。
様々な団体と連携をして、スタートアップの支援や、データ連携基盤を有効活用した新たなサービスやアプリケーションを創出しているということで説明がありました。
支援補助金の事業事例として、
交通事故・浸水冠水被害の可視化をしていたり、
住民同士の助け合いを促進する事業があげられていました。
（困りごと掲示板・ボランティア活動の募集や応募など）
浜松市のオープンデータカタログについてもお話がありました。
特徴として、データをダウンロードせずに閲覧できたり、位置情報も確認できるそうです。
最近は、データのクレンジングにも力を入れているようでした。
オープンデータを活用した事例として、
コロナ感染の状況や属性を発表したり、
子育て支援の情報アップなどがあげられていました。
恥ずかしながら、地元がデータを活用してどのような活動をしているのか全く知らなかったので、携わっている方から直接お話を聞くことが出来ていい機会だったと思います。
また、オープンデータで足りない情報とかほしい情報があれば教えてほしいともおっしゃっていました。
利用者の方の意見があると公開しやすいとのことです！
ちなみに浜松市公式noteが紹介されていましたのでリンクします！
一般社団法人リンクデータ オープンデータ伝道師 下山さんのお話
データ可視化で行政の透明性を高めるViz作成のコツということでお話を頂きましたが、めちゃめちゃ首をぶんぶん振ってました。
以前に浜松市でバットオープンデータ供養寺というセミナーが開催されたという紹介がありました。
データを綺麗にすることの大切さという内容で、お寺にちなんでお衣装も揃えられていてめちゃめちゃ面白すぎました（笑）
今回のセミナーの資料共有やコメントなどはslidoで行っていました。
Slackさんもslido使ってたので最近流行ってるのでしょうか…！（気になる）
データの活用の大切さは、車の運転に例えられていました。
状況（メーターや周りの車や歩行者など）を正しく把握して判断できない人に運転は任せられない、なので正確な現状把握と目指すべき場所を設定するために必要であるということです。
では実際にどのように活用すればいいのか、データ分析の流れのお話がありました。
最初からデータ分析には入らず、まずはデータを使用してどんな課題を解決したいのか？目標設定からデータ準備、分析、モニタリングのサイクルが大事だとのことです。
そして、このサイクルの中でのTableauの出番は、分析タイミング時の自分が現状把握するための可視化と、モニタリング時の第三者に説明するための可視化の部分です。
先日のSalesforce World Tour TokyoのTableau基調講演で事例紹介をされていた方のお話でもそうでしたが、何を得るために分析をするのかが大事なんだと実感する日々です。
手段と目的は履き違えてはダメですね。。文字ではわかっていてもなかなか難しいところです。。
分析のサイクルと、Tableauの出番までそれだー！と納得しまくりのお話ですが、そもそもなぜビジュアライゼーションが有効なのか？という話になりました。
理由としては、「人間の脳はビジュアルをテキストの6万倍速く認識できるから」ということで、何となく認識は自分で出来ていても言語化は出来ていなかったので、なるほど！となりました。。
その中で、データの可視化手法としてよく使われるのがグラフ。
グラフには、大きくわけて4つ出来ることがあるとのことでした。
大小を比較する
傾向を把握する（時間的な推移によるデータ変化）
偏りを見つける（数値の大きさに応じて色分け）
関係性を見つける（データ項目間に相関関係があるかどうか）
※相関とは…どちらか一方が変化すれば、その一方も変化するような関係
注意点：相関と因果関係は違う
このグラフで出来ることの4つしっかり説明できるか？というと自信がなかったので勉強になりました。。
このことを知った上でグラフを作成するしないだと気持ちが変わってきますよね。
また、その出来ることに加えて、目的によって適切・不適切なグラフがあるとのことで、棒グラフや折れ線グラフの例題があがっていました。
棒グラフは軸に0があるのとないとでは見え方が違ったり…
逆に折れ線グラフは変化を見るものなので、0のあるなしは重要でなかったりと、このあたり私は知らなかったのでめちゃめちゃメモしました…。
また、BADなグラフということで、3Dグラフがあげられていました。
3Dグラフを使うと、本当の値がぶれて伝わってしまうということで、言われてみると確かに…でした。
下の画像だとBが大きく見えちゃいますよね。。。
Tableauではそういえば3Dグラフはないですよね。上記のような内容を踏まえて実装していないんだろうなあと勝手に思っていました。（真実がどこかにあったら知りたい）
絶賛Tableauの資格を勉強中ですが、問題に目的に合わせたベストプラクティスのグラフを選択させる問題もあります。
こういう課題を解決するときはこういうデータでこういうかたちで…とさっと思い浮かべるような人間になりたいと改めて思いました。
そして、グラフのかたちが決まったあとの色使いについてのお話もありました。
確かに色は迷いますよね…結局なんかデフォルトのブルーを基点に私は使ってしまってます。
そんな中で、色は無意味に使いすぎないようにする、単色や二色で表現してみましょうとのお話でした。
ネガティブーポジティブで色わけして、色に意味を持たせる場合や、一方向に変化する場合は同色グラデーション、複数の方向に変化する場合は、2系統のグラデーションを使うというお話も！
また、地図を使うときは、誰かの生活圏に影響して閲覧した人に与えるインパクトが大きく、ネガティブな情報には適さないとのことでした。
確かに、地元のネガティブな情報は入れたくないですよね。。生活してるのに不安になってしまう。。
また、赤色を使うときは要注意ということで、人によって、マイナスの意味や強調色だと思ったり、受け取り方が異なるからということでした。
私も一時期、スライドを作成するときに強調の意味を込めて赤色を使っていた時期がありましたが、同様の指摘を受けたことがあって今は使用をやめています。
最後に、作ったグラフを説明できますか？とのお話がありました。
グラフのどの部分に注目させるか決める
ざっくりとした数字に変換して説明する
比較して特に違いが見つからなかった場合はその旨を説明する
というグラフを説明するコツも教えて頂きました。
グラフを誰かに説明できるかと聞かれたときにはっとしました。。／(^o^)＼
私はまだまだ自信がないので、今後発表されるGPTさんに期待しつつ、自分も鍛えないといけないですね。。
第二部（ワークショップ）
第二部は実際に浜松市のオープンデータを使ったワークショップになりました。
再び下山さんからビジュアライゼーションのコツをお話頂きました
「誰に何を伝えたいか？」を整理するのが大事！ということでした。
これがないと何かを作るときのかたちが思い浮かばないですよね。
そこから、どういうかたちにしてどういう色にするかなど、データの見せ方の検討も大事だということでした。
上記を踏まえてさっそくいくつかのグループにわかれてワークショップ！
データは二つありまして、どちらかを選んで取り組むという内容でした。
①中心市街地の活性化
②交通安全
私は②にしました！
誰に伝えるか→家族に
目的→1年未満に家族が事故にあったので、気を付ける点を洗いだしたい。
と、誰にどんな目的で伝えるかを決めたところで、浜松市がTableau Publicで発表しているワークブックをダウンロードして操作してみることにしました。
該当のワークブックは↓↓です。
同じグループ内でTableau触ったことない！という方がほとんどだったので、僭越ながらお手伝いさせて頂きました…（役に立ってよかった）
初めて閲覧するデータで、どのように可視化するか？というのは、思っていた以上に難しかったです。
これがやりたいなーと思っていても、データが足りなかったり、そもそもデータの構成を確認することから始めるので時間が足りなかったり／(^o^)＼
自分は時間・天候・道路形状ごとにグラフを作成しました。
夜と雨のときが事故率が一番多いと仮説を立てていましたが、実際は、昼・晴れが一番多かったですね。
単純に交通量の多さと、一年の間に晴れの日が多いからかな…？と思いつつ、自分の仮説も二番目に多いので外れてはいないのかな？といった感じです。
天候は平均のがいいかも…と下山さんからアドバイス頂いたので確かに…と思いました。。（合計だけで集計しておりました）
ワークショップの時間が終わって、それぞれのグループで発表することになました！
A～Fまで６グループがあり、代表者の方がそれぞれ作成したワークシートやダッシュボードの説明をしていきました。
説明の中には、項目の表記ゆれがあって集計が難しかった（あるあるですよね）から、どんな人が事故にあっているか調べたかったが、特定できる情報がなかった（年齢など）など、データクレンジングについての話がありました。
他にも、歩行情報にて駅周辺に場所を絞って歩行者数を円のサイズで集計をしたり時間別にストーリーをつくって歩行者数の推移を閲覧できるようになっているグループの方も！
私もかっこよくストーリー使いたかったですがまだまだでした／(^o^)＼
あとは全体的にTableau初めて！な方が多いような印象で、抽出データどうやって使うの？とかTableau Publicって何？やら困惑している雰囲気もありましたね。
話し合いではなく、手を動かすワークショップなので、使用レベル感を事前にアンケートして参加者をバランス良くグループ化出来たり、手助けするようなスタッフさんの配置を丁寧にした方がスムーズだったかもしれないですね…。
手を動かすワークショップの大変さを実感しました。難しいです。。
まとめ
地元のデータ活用による活動を知ることが出来てとてもいい機会だったと思いますし、可視化について自分が言語化できていなかったことを分かりやすくスライドで教えて頂いてよかったです。
また、地元の企業さんと名刺交換させて頂いたり、グループで隣に座っていた方が自分が学生の頃に通っていた塾の方だったりと、地元感満載で楽しかったです。
しかしながら、都内のイベントの熱量と比べると高低差を感じる部分もあったりしたなあと思いました…。
近場だと名古屋開催が多いので、なかなか浜松市での開催が少ないからだとは思いますが、都内と同じくらいの熱量が持てるといいなあと思います。
今回のイベントのslidoのコメントを見ると、辛辣なものも何件かあったりして。
当然ながら人間なので優しいコメントもあれば厳しいコメントもありますが、匿名（slidoは匿名でコメント投稿できる）故に攻撃的になってしまう気もするので、slidoの使用にはなんとなく疑問が残っています。
匿名だからこそ投稿しやすさもあるかもですが…。
初めての試みでしょうし、地域コラボも7件目ということなので、都道府県一周した知見を元にまた開催されると嬉しいなー！と思います。
地域ごとの反応の差なんかも可能であればお伺いしてみたいですね。特徴がつかめそうな気がします。
その際は地元企業さんの事例紹介や、交流会の時間もあるといいなーと思います。